研究型实习生（AutoResearch方向）· 2026-08-28

AutoResearch团队探索AI算法设计自动化，通过自主优化提升方案质量，欢迎相关领域人才加入。

AutoResearch——面向高质量算法方案设计的自动化科研 【关于课题】 我们聚焦AutoResearch在算法方案设计方向的应用：让AI系统自主地探索、试错与迭代，持续产出在评测基准上得分更高的算法方案。不同于"一次性给出方案"，我们研究的是一个自我改进的闭环——Agent自主提出候选方案、设计与实现算法、运行评测、根据反馈迭代，最终逼近甚至超越人类专家的设计水平。核心问题是：如何让AI自己把算法方案设计得越来越好？ 【你将参与】 - 设计自动化算法方案探索Agent（方案搜索、候选生成、反馈迭代等核心模块） - 构建评测与执行环境，将benchmark得分作为可优化的目标信号 - 研究如何利用执行反馈、评测指标、性能表现驱动方案质量提升 - 探索搜索策略（如进化算法、best-of-N、树搜索）与LLM结合的方案设计方法 - 在算法竞赛题、优化问题、领域基准上做系统性实验与提升

- 计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，博士或有国际顶会论文发表者优先。 - 精通Python，熟悉PyTorch等深度学习框架，对LLM、Agent领域有深入研究，有AI Agent相关研发经验，参与过Memory机制相关研究和开发者优先； - 熟悉AI Agent架构设计，有自动化流程设计、记忆、工具调用、推理规划相关经验者优先。 - 对前沿技术（如大模型、AutoResearch）有强烈兴趣，具备独立思考与解决问题的能力。